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公开(公告)号：CN116077069A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310048793.3
申请日：2023-01-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明为一种基于ESP32‑S3 AI加速和振幅整合脑电图的便携式新生儿惊厥监护系统。系统采集16导联生物电信号，可将信号实时地传输到PC端显示，亦可存储在本地TF卡中。装有三维加速度传感器，实时记录被监护者的身体状态，支持阻抗测量，以检测电极与人体皮肤接触状况。系统搭载ESP32‑S3主控芯片，利用其AI加速可以实时计算振幅整合脑电，基于振幅整合脑电，提取线性特征，非线性特征以及复杂网络特征，应用机器学习算法训练得到预测模型，便可在嵌入式系统下快速准确地识别惊厥症状。该系统体积小，惊厥预测准确率高，可以满足多场景下的监护需求。
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公开(公告)号：CN106813811B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201710042874.7
申请日：2017-01-20
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种高灵敏度的电容型柔性压力传感器，具有多层次微结构材料，附着于多层次微结构材料表面上为电容器上电极、电介质材料和电介质材料下表面的电容器下电极；多层次微结构材料和电介质材料平面平行叠合；所述多层次微结构材料，多层次微结构材料为如下结构：纵截面的形状为面分布且排列的若干金字塔形或边缘平滑的类金字塔形、半球形、椭球形、圆锥形、V字形形状；多层次微结构材料采用聚合物弹性材料。
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公开(公告)号：CN105199457A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510583331.7
申请日：2015-09-14
Applicant: 南京大学
IPC: C09D5/00 , C09D1/00 , C09D7/12 , C09D183/04 , C09D183/08 , D06M15/643 , D06M11/79 , D06M13/50 , D06M101/06
Abstract: 一种疏液涂层材料的制备方法，其特征是将低表面能的F-POSS材料包裹在二氧化硅纳米颗粒表面形成复合材料，此复合材料作为喷涂液的固成份，利用氟硅橡胶或硅橡胶作为固体表面的粘接剂，将所述含复合材料的喷涂液喷涂至固体的粘接剂表面；所述F-POSS材料是一种氟化多面体低聚倍半硅氧烷，F-POSS材料以全(十七)氟癸基三乙氧基硅烷为原料、加入KOH，并在乙醇溶液中隔绝空气搅拌反应12-30小时而成。
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公开(公告)号：CN116166087A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310048775.5
申请日：2023-01-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F1/02
Abstract: 本发明为一种16通道同步脑电信号发生系统，整个系统包括信号处理系统和信号发生系统。信号发生系统搭载OLED屏，支持菜单选择，用户通过按键来设置信号产生类型、信号来源、信号参数等，信号数据既可存储在本地TF卡中也可来源于信号处理系统，使用2片8通道12bit精度的数模转换器，信号经过二阶高通滤波、二阶低通滤波、衰减电路同步输出16通道的脑电信号，可产生的脑电信号包括标准类脑电级信号、实验脑电信号以及特定的癫痫模型脑电信号。本发明实现的信号发生系统体积小、成本低、使用灵活，满足多种场景下的使用需求。
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公开(公告)号：CN115969386A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310048768.5
申请日：2023-01-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于心电监测的新冠诊断系统，适用于医疗检测设备领域。该系统包括心电信号采集器以及计算机上位机软件。心电信号采集器负责采集十二导联心电信号并进行初步处理、传输与本地存储等，采集器支持将数据通过蓝牙或串口传输到计算机端。计算机上位机软件主要对接收到的信号进行存储、显示、分析，并通过算法提取心电的特征，送入训练好的分类器进行分类，从而完成新冠诊断。本发明提供的基于心电监测的新冠诊断系统，体积小，操作简单，方便患者居家隔离使用；模型分类效果较好，能够较为准确诊断患者是否患有新冠。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105199457B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201510583331.7
申请日：2015-09-14
Applicant: 南京大学
IPC: C09D5/00 , C09D1/00 , C09D7/12 , C09D183/04 , C09D183/08 , D06M15/643 , D06M11/79 , D06M13/50 , D06M101/06
Abstract: 一种疏液涂层材料的制备方法，其特征是将低表面能的F‑POSS材料包裹在二氧化硅纳米颗粒表面形成复合材料，此复合材料作为喷涂液的固成份，利用氟硅橡胶或硅橡胶作为固体表面的粘接剂，将所述含复合材料的喷涂液喷涂至固体的粘接剂表面；所述F‑POSS材料是一种氟化多面体低聚倍半硅氧烷，F‑POSS材料以全(十七)氟癸基三乙氧基硅烷为原料、加入KOH，并在乙醇溶液中隔绝空气搅拌反应12‑30小时而成。
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公开(公告)号：CN116204812A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310048889.X
申请日：2023-01-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06F18/24 , A61B5/0533 , A61B5/16 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出一种便携式皮肤电信号采集与情绪实时识别系统，该方法包括：首先，基于ESP32处理器和AD5941模拟采集前端，内置电池，可实时采集交、直流皮肤电信号，支持WIFI、蓝牙和串口等多种通信方式；上位机界面支持绘制实时波形、存储CSV格式等功能；采集高兴、伤心皮肤电信号，保存为CSV文件；计算出信号时域、频域特征，极度随机树计算特征的权重，根据权重筛选新的特征向量数组，拟合分类器。实时采集被测试者皮肤电信号，依据最新的数据判断被测试者情绪划分。本发明涉及生物医学领域，采集设备小型便携，上位机界面简洁清晰，可运用于实际生活中情绪识别。
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公开(公告)号：CN116035595A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310048734.6
申请日：2023-01-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及新生儿惊厥诊断方法领域，提供了一种基于振幅整合脑电的复杂网络特征的新生儿惊厥诊断自动方法，技术方案具体包括：步骤1，脑电采集和预处理；步骤2，振幅整合脑电转换和预处理；步骤3，振幅整合脑电特征提取，提取线性，非线性，复杂网络三类特征，构成特征向量；步骤4，随机森林分类器训练和生成；步骤5，利用训练好的随机森林分类器模型执行新生儿惊厥自动诊断。本发明通过加入结合振幅整合脑电复杂网络特征构建的11维特征向量，训练和生成的模型，在较低的特征维度下，实现了新生儿惊厥可靠准确的自动诊断。
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公开(公告)号：CN116013506A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310048749.2
申请日：2023-01-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种基于量表的自闭症智能预测方法，该模型包括：训练模型和应用模型。训练模型包括训练数据和机器学习方法，应用模型中，使用新的数据作为输入，通过训练模型得到预测后的结果。本发明将先进的机器学习手段融入到了自闭症疾病预测中，通过卡方检验的方式归纳出了量表中的主要特征量，并分别运用了logistic回归分析与SMO+SVM思想构建两种预测模型，并取得了相当不错的准确率。预测模型的本身及过程中取得的一些结论对自闭症的预测、检查普及、早干预治疗的提醒有着实用意义，有利于智能医疗的发展与后期个性化治疗方案的设计。
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公开(公告)号：CN106813811A
公开(公告)日：2017-06-09
申请号：CN201710042874.7
申请日：2017-01-20
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G01L1/148 , A61B5/02444
Abstract: 本发明公开了一种高灵敏度的电容型柔性压力传感器，具有多层次微结构材料，附着于多层次微结构材料表面上为电容器上电极、电介质材料和电介质材料下表面的电容器下电极；多层次微结构材料和电介质材料平面平行叠合；所述多层次微结构材料，多层次微结构材料为如下结构：纵截面的形状为面分布且排列的若干金字塔形或边缘平滑的类金字塔形、半球形、椭球形、圆锥形、V字形形状；多层次微结构材料采用聚合物弹性材料。
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